基于EMD复杂度特征和SVM的轴承故障诊断研究

• 作者: 吕建新 吴庐山 吴虎胜 朱玉荣
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 经验模态分解 复杂度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 20-23,31
• 分类号: TH13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2539.2011.02.006

摘要

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、复杂度测量分析和支持向量机相结合的故障诊断方法.运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固有模式分量进行筛选,再计算所选分量的复杂度以组成故障特征向量,并将其作为支持向量机的输入以识别滚动轴承的故障类型.最后,利用实际滚动轴承试验数据的诊断与对比试验验证了该方法的有效性和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕建新	武警工程学院装备运输系	53	282	10.0	15.0
2	吴庐山		6	52	4.0	6.0